基于模拟退火算法的动力头优化设计

根据模拟退火算法的基本原理,定义了动力头优化的目标函数及各种约束条件,给出了模拟退火算法对动力头优化的具体过程.分析对比了常规退火算法同改进的退火算法及采用MATLAB工具箱中fmincon函数对动力头优化的结果.优化结果和实验分析表明,采用改进的模拟退火算法对动力头优化设计是获取问题最优解的好方法.     

不同适应度函数的遗传算法在桥梁结构传感器布设中的应用

从模态振型正交性和模态能量两方面出发设计了3个适应度函数,将其分别应用于改进遗传算法和单亲遗传算法。采用两步法对大跨径桥梁结构传感器布设进行定量和定位分析。通过对两种遗传算法、3个适应度函数及有效独立算法在大跨径拱桥中的对比分析,证实了单亲遗传算法比改进遗传算法更适合于桥梁结构传感器的布设,基于组合评价准则适应度函数比单一评价准则适应度函数布设出的传感器位置更加合理,验证了两步法用于传感器定量及定位计算的有效性。     

多传感器融合系统的优化冗余

从系统有效度和系统代价出发提出了一种多传感器冗余系统的优化模型和满足有效度约束的最小代价准则。给出了实现该组合优化问题的模拟退火算法，实验数据表明，其优化模型，准则和算法是十分有效的。     

基于柔度变化率的独塔斜拉桥模型损伤识别试验研究

基于动力测试采用柔度变化率对一座独塔斜拉桥模型进行了损伤识别实用性研究,识别过程基于动力模态分析,激励方式包括车辆激励、锤击激励和环境激励,传感器布置方式包括稀布传感器和密布传感器两种方案。试验研究结果表明：柔度变化率可以识别梁式结构主梁的损伤位置;锤击激励产生的加速度信号损伤识别的效果最好;传感器的密布可以增加环境激励和车辆激励进行损伤识别的精度;斜拉桥的索力大小不影响柔度变化率进行主梁的损伤识别的效果。     

天牛须搜索的锚节点布设优化算法

锚节点的布设方案决定了无线传感器网络的定位极限.针对现有布设算法存在计算开销大和优化策略具有局限性等问题,提出了基于天牛须搜索的锚节点布设优化算法.采用向量化的克拉美罗下界作为布设优化策略,通过功效系数法优化布设策略,并采用天牛须搜索算法实现布设的快速、精确收敛.仿真结果表明：与传统区域定位误差均界评价指标相比,所提算法使得99.74%的区域内定位性能极限提升了约38.79%;在25锚节点布设场景下,与遗传算法相比,布设后区域内定位性能极限大致相同,但搜索时间降低了约64.2%.     

基于链式遗传——模拟退火算法的配电网络重构

以网损最小为目标函数,节点电压、网络辐射性和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。针对各种单一算法的局限性,提出了一种基于链式遗传-模拟退火算法。该算法将环境压力映射为待优化问题,进化链（食物链）上每条染色体（个体）则对应问题的一个候选解,通过模拟退火Metropolis取舍准则控制算法搜索最优方案的进程。最后,在IEEE16节点系统上验证了所提方法的有效性。     

在役部分斜拉桥健康监测系统设计与实现

通过采用Midas Civil&FEA软件对某在役双幅部分斜拉桥进行建模计算,根据动静力计算分析结果,确定监测关键截面和测点,并对传感器布设进行优化,对数据传输、预警设置及系统集成进行了整体设计.通过专为大桥健康监测系统开发的智慧监测云网平台统一管理和处理监测数据,形成了一个完整的健康监测系统.然后对系统一年来的运行情...     

模拟退火算法在求解组合优化问题中的应用研究

文章给出了模拟退火算法求解组合优化问题的实现步骤,并提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案,通过实例计算并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响。结果表明,模拟退火算法中各个参数值的选择和设置对运行的结果和效果有较大影响。     

模式识别的斜拉桥损伤诊断动力指纹与识别算法

为有效并准确诊断出斜拉桥损伤,对基于模式识别的斜拉桥损伤诊断方法进行了研究。选取易于测试出的低阶模态频率和部分关键点竖向振型数据为动力指纹,无需模态扩展或模型缩聚。研究并采用全因子设计进行动力指纹库的创建,可精确评估设定的损伤因子及其交互作用对损伤识别结果的影响。设计并增加了带随机误差的动力指纹库样本集。编制了基于Matlab的模式识别的多种算法,重点研究了精确度高的多层感知器识别算法及其提高该算法预测准确率的装袋集成算法。最后给出一座单塔双跨双索面斜拉桥的多种识别算法的损伤诊断过程和结果,得到一种可包容测试随机误差的高精确度斜拉桥损伤诊断评估模型。     

桥梁健康监测中三向传感器的测点优化布置方法

提出一种适用于大型桥梁结构的三维加速度传感器测点布置优化方法--三维有效独立法(简称EI3)。该方法将三向加速度传感器按Fisher信息矩阵准则进行优化布置。以悬臂梁为例,分别采用三维有效独立法、逐步累积法和遗传算法对传感器优化布置并相互验证。结果表明:三者吻合较好,但三维有效独立法能有效反映多自由度优化布置结果。最后三维有效独立法成功应用于九江长江大桥健康监测系统。     

大跨度铁路钢桁斜拉桥传感器优化布置

为了解决大跨度铁路桥梁健康监测中的传感器优化布置问题,建立了基于改进自适应遗传算法的传感器优化布置方法。引入二重结构编码方法改进了遗传算法的个体编码方法。在最优保存策略中,采用自适应的部分匹配交叉和逆位变异方法,随适应度值的大小自动改变交叉概率和变异概率,确保布置结果收敛于全局最优解,克服了其他遗传算法应用于大型桥梁结构时收敛速度慢且易陷入局部最优的缺陷,加快了收敛速度。最后以某铁路钢桁梁斜拉桥健康监测系统的传感器优化布置为例,验证了该算法较基本遗传算法和广义遗传算法具有较好的全局寻优能力、计算效率和可靠性,所提方法可应用于实际铁路斜拉桥健康监测系统的传感器优化布置。     

无线传感网络覆盖优化模型

该文针对无线传感器网络的有效覆盖率和冗余率是衡量其性能的两个重要指标。无线传感器网络优化分布模型是基于遗传算法的分布优化算法,通过合理部署传感器节点的位置,平衡有效覆盖率和冗余率,达到传感器网络的有效利用。该模型对于不同的环境侧重点不同,计算出该环境下的最优传感器的个数和部署位置。仿真实验表明,该模型能够优化出该环境下的无线传感器的个数,降低其冗余率,从而提高无线传感器的利用率。     

低等级路强度敏感性的点可靠性分析

根据重型机械作业区支承强度检定的需要,开展低等级路强度敏感性研究。在力学模型不确定性分析的基础上,确立了基于Monte-Carlo随机有限元的可靠性分析方法。理论计算表明,道路破坏形式为整体剪切破坏。分别构建道路的半空间体和双层体系模型,通过荷载增量法与强度折减法,分析指出道路的破坏面因结构、荷载与材料而不同,但最早进入破坏的点却是固定的,因此,整体可靠性分析难以实现,而通过点可靠性分析确定敏感性因素是可行的。在可靠性分析中,不再沿用过度简化的极限平衡理论和二维应力状态下的Mohr-Coulomb准则,而基于Drucker-Prager准则确定的三向应力状态定义安全余量,提高了分析精度。研究指出决定低等级路强度的主要因素是上覆层内摩擦角和地基层弹性模量。本文的研究为强度检定的方案制定提供了依据。     

TSK模糊逻辑系统混合学习算法的进一步研究

对TSK模糊逻辑系统的混合学习算法作了进一步研究。根据结论参数总可由前提参数通过最小二乘法确定的特点,提出将其看作是只依赖于前提参数的一个系统,学习也因此可看作是只以前提参数为变量的一个优化问题。这降低了问题的维数,有利于减少计算量,改善收敛性。对这一问题应用梯度优化,等价于采用一次BP迭代与最小二乘的混合学习算法;应用拟牛顿优化,可导出有效的拟牛顿学习算法。对应用各种高级优化技术的学习算法,这一观点也是有指导意义的。     

一种新的基于蚁群和凝聚的混合聚类算法

在经典蚁群算法和经典聚合算法的基础上,该文在改进蚁群算法的同时提出了一种新的基于蚁群和凝聚的混合聚类算法。该算法首先在蚂蚁放置物体时采用紧凑算法,其次对于可被蚂蚁负载的物体采用基于评估函数的调度算法,最后将凝聚算法融入蚁群算法的迭代过程。实验通过与其它聚类算法比较表明,该算法在继承了蚁群算法固有优点的同时,提高了时间效率,获得了较好的结果。     

不同配筋率钢筋混凝土柱应变率效应

混凝土是一种率敏感性材料,正确把握应变率效应对钢筋混凝土构件在强震等动力荷载下力学性能的影响,对结构抗震和抗风设计至关重要。采用CEB规范建议的考虑混凝土应变率效应的动力本构关系,运用纤维模型对钢筋混凝土柱在不同加载速率下的动力性能进行了数值模拟。对4个钢筋混凝土柱构件的快速加载试验的试验结果与模拟结果进行比较,结果表明所建立的纤维单元模型能够较好预测混凝土柱恢复力特性,验证了基于动力本构的纤维单元模型的有效性。基于此模型,研究了不同纵向配筋率和体积配箍率对钢筋混凝土柱动力性能的影响,结果表明纵向配筋率和体积配箍率对动力性能的影响呈现出不同的特征。     

一种多传感器数据融合仿真平台的设计

该文为了适应多传感器数据融合技术的发展,提出了多传感器数据融合仿真平台的系统构建思想,采用结构化分析的软件设计方法,开发了一个通用的,易扩展的数据融合仿真平台。该文主要内容包括:STAGE平台与Visual C++6.0的混合编程,目标航迹的绘制;UDP/IP协议的网络数据通信;融合算法框架的软件设计等等。通过在系统运行的一个算法实例,证明了该仿真平台的有效性和实用性。     

基于粒子群算法的电站锅炉效率优化研究

该文以电站锅炉燃烧系统为研究对象,针对电站现场无法在线计算锅炉热效率的问题,利用BP神经网络建立了锅炉的热效率模型,并在此基础上,采用粒子群优化算法对锅炉运行参数进行优化。仿真结果表明,BP神经网络效率模型具有较高的精度,粒子群优化算法优化算法可以用于电站锅炉的热效率优化。     

求解线性规划的亏基单人工变量大M算法

该文提出了求解线性规划问题的一种有效算法-亏基单人工变量大M算法。新算法主要建立在亏基思想的基础进行,不单只需引进单人工变量且是一阶段的,在此基础上研究了如何提前判别原问题的不可行性。理论和实例的结果都表明可以提高计算的效率。     

资源有限传感器网络的混合式检测

该文针对在传感器网络的分布式检测中,各传感器均先将接收的观测进行压缩,再传给下一个传感器。而网络中的中继节点收集了大量的前任节点的判决,这些判决结果能否有效的发送给融合中心对整个系统的检测性能有很大的影响,该文针对这一问题,对在一定区域内随机分布的传感器网络进行分层来构建一个树形的传感器网络,对这样的网络提出一种混合式检测,并给出最优的检测规则,在尽可能降低能耗的基础上提高了系统的检测性能。